MODELAGEM E SIMULAÇÃO DE DESTILARIA AUTÔNOMA NO

SIMULADOR DE PROCESSOS EMSO

G. C. FONSECA1, C. B. B COSTA

1 e A. J. G. Cruz

1

1 Universidade Federal de São Carlos, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química

E-mail para contato: gabrieldcf@gmail.com

RESUMO – Implementou-se no simulador de processos EMSO uma destilaria autônoma

de etanol hidratado. Foram representadas as etapas de lavagem da cana, extração e

tratamento do caldo, preparo do mosto, fermentação e destilação. Duas configurações

foram avaliadas para a etapa de fermentação: operação contínua em estado estacionário

(quatro reatores em série) e operação batelada alimentada em regime dinâmico (seis

reatores em paralelo). Em ambos os casos, os fermentadores foram modelados usando-se

a cinética de Ghose e Tyagi e considerando-se uma alimentação de 500 t/h de cana de

açúcar contendo 13% em massa de sacarose. Após a etapa de tratamento obteve-se uma

corrente de 330 t/h de mosto contendo 18,7% em massa de sacarose, que resultou em

ambos os casos em produções próximas a 30 t/h de etanol 93,5% em massa.

1. INTRODUÇÃO

A indústria sucroalcooleira é de grande importância para a economia e para a matriz energética

brasileira. Na safra 2012/13 foram produzidas 23,6 bilhões de litros de etanol (CONAB, 2013) e os

veículos bicombustíveis correspondiam em março de 2013 a 58% da frota nacional de veículos leves

(UNICA, 2013). No ano de 2011 o etanol combustível (AEHC) e a queima do bagaço da cana foram

responsáveis, respectivamente, por 4,7% e 11,9% do total de energia consumida no Brasil (EPE,

2012). Junto com a matriz de geração de energia hidrelétrica, a indústria do etanol contribui para

estabelecer o Brasil como líder mundial no uso de fontes de energia renováveis e contribui para

mitigar o agravamento do efeito estufa. Os biocombustíveis despertam grande interesse também no

exterior, tanto que o Brasil perdeu para os Estados Unidos o posto de maior produtor mundial de

etanol em 2006 (RFA, 2012). Não por acaso, o processo industrial de produção de etanol é objeto de

grande interesse na literatura científica.

Vários trabalhos publicados em anos recentes implementam a simulação de destilarias de etanol

de primeira ou segunda geração, como Dias et al. (2012), Furlan et al. (2012), Palacios-Bereche et al.

(2013). Todos esses trabalhos, no entanto, modelam o processo de fermentação alcoólica com base

em modelos de conversão estequiométrica. O objetivo deste trabalho é implementar a simulação de

uma destilaria autônoma de etanol usando um modelo cinético (Ghose e Tyagi, 1979) e duas

configurações diferentes: uma para a operação batelada alimentada usando um conjunto de seis

fermentadores em paralelo e outra para a operação contínua em regime estacionário usando um

conjunto de quatro fermentadores em série.

Área temática: Simulação, Otimização e Controle de Processos 1

2. METODOLOGIA

Os modelos dos equipamentos utilizados em uma destilaria autônoma foram desenvolvidos no

simulador de processos orientado por equações EMSO (SOARES e SECCHI, 2003). Foram

aproveitados os modelos desenvolvidos por Furlan et al. (2012) para representar as unidades de

recepção da cana, moagem, tratamento do caldo e destilação. Novos modelos de fermentadores foram

criados fazendo uso de equações cinéticas de conversão, além de modelos de acessórios como

centrífugas e válvulas com acionamento periódico.

A Figura 1 mostra um diagrama de blocos do processo completo construído no simulador. O

bloco referente à fermentação corresponde aos subprocessos detalhados nas Figuras 2 e 3, que

correspondem respectivamente a uma configuração com seis fermentadores em paralelo em operação

batelada alimentada e regime dinâmico e a uma configuração com quatro fermentadores em série em

operação contínua e regime estacionário.

Figura 1 – Diagrama de blocos da destilaria autônoma implementada.

Área temática: Simulação, Otimização e Controle de Processos 2

Figura 2 – Diagrama de blocos do processo de fermentação batelada alimentada.

Figura 3 – Diagrama de blocos do processo de fermentação contínua.

A cinética de fermentação foi modelada obedecendo à Equação 1, proposta por Ghose e Tyagi

(1979) e que considera os efeitos de inibição pelo produto e pelo substrato. As Equações 2 e 3

mostram respectivamente os balanços de massa global e por componentes. Na operação contínua e em

regime estacionário, as derivadas temporais nas Equações 2 e 3 são nulas e as funções Fe(t) e Fs(t) são

constantes.

Área temática: Simulação, Otimização e Controle de Processos 3

*2

max 1P

P

I

SSS

S

C

C

k

C+C+k

Cμ=μ

(1)

)()(d

dtFtF=

t

Mse (2)

iieiei rCCV

tF=

t

C,

)(

d

d (3)

Considera-se que a sacarose converte-se muito rapidamente em glicose dentro dos fermentadores. As velocidades de reação da glicose, das células e do etanol são dadas pelas Equações 4 a 6. A Tabela 1 mostra os valores dos parâmetros utilizados nos balanços de massa.

SX

XS

Y

Cμ=r

/

(4)

XDX Ck=r )( (5)

PX

X

PY

Cμ=r

/

(6)

Tabela 1 – Parâmetros utilizados nos balanços de massa e energia.

Parâmetro Valor μmax 0,36 h

-1 kS 0,48 kg/m³ kI 203,5 kg/m³ kD 0,0083 h

-1 CP

* 88,0 kg/m³

YX/S 0,024 YX/P 0,054

3. RESULTADOS E DISCUSSÃO

Nas duas simulações considerou-se uma destilaria processando 500 t/h de cana com 13% de

sacarose em massa, 71% de água e 16% em outros componentes. Nessas condições são produzidos

cerca de 330 t/h de mosto contendo 18,7% em sacarose. As vazões das correntes de tratamento de

creme de levedura, no entanto, foram consideradas diferentes nas simulações batelada alimentada

(115 t/h) e contínua (15 t/h) e as produtividades dos sistemas de fermentadores não foram otimizadas,

de forma que está fora do escopo deste trabalho comparar os desempenhos das duas configurações

Área temática: Simulação, Otimização e Controle de Processos 4

entre si.

A Figura 4 exibe o volume e os perfis de concentração de substrato, células e etanol em um

fermentador batelada alimentada ao longo de um período de 12 h. Cada período compreende um

estágio de inoculação do creme de levedura com duração de uma hora, um estágio de enchimento com

duração de quatro horas, um estágio de batelada de três horas, um estágio de descarga com duração de

uma hora e um estágio de limpeza e inatividade de três horas. Os seis fermentadores operam

defasados em duas horas um em relação ao outro. O vinho é armazenado em um tanque e

posteriormente é centrifugado, produzindo 417,5 t/h de vinho delevedurado, que alimenta as colunas

de destilação. São produzidas 360,2 t/h de vinhaça, 29,3 t/h de flegmaça e 27,9 t/h de etanol hidratado

a 93,5% em base mássica.

O reator simulado opera com produtividade muito baixa, de 4,40 kg/m³·h, o que é evidenciado pelo

substrato fornecido ser consumido rapidamente após o enchimento de mosto. Isso está relacionado ao

tempo escolhido para a duração do ciclo de batelada alimentada ser longo demais para a quantidade

de inóculo introduzido nos fermentadores. Outra dificuldade em relação à simulação do sistema

batelada alimentada foi a necessidade de um tempo relativamente longo para a simulação ser

concluída, em torno de vinte minutos. Isso torna o uso de modelos de conversão estequiométrica mais

atraente para aplicações que envolvam muitas resoluções sucessivas do sistema, como otimização e

análises de sensibilidade paramétrica.

Figura 4 – Volume e concentrações de substrato, etanol e células em um fermentador batelada

alimentada ao longo de um ciclo de fermentação.

Área temática: Simulação, Otimização e Controle de Processos 5

A Figura 5 mostra o perfil das frações mássicas de substrato, biomassa celular e etanol na

corrente de mosto misturada à corrente de inóculo (posição 0 no eixo das abscissas) e nos

fermentadores contínuos em estado estacionário (posições 1 a 4). A conversão obtida no sistema de

fermentadores contínuos simulado está relativamente baixa, com valor próximo a 91% e a

produtividade do sistema é de 7,70 kg/m³·h. Nessas condições são produzidas 338,0 t/h de vinho

delevedurado, 283,3 t/h de vinhaça, 24,6 t/h de flegmaça e 30,1 t/h de etanol hidratado com teor de

93,5% em massa.

Figura 5 – Perfil das frações mássicas de substrato, células e etanol no mosto misturado ao fermento e

nos fermentadores contínuos operando em estado estacionário.

4. CONCLUSÕES

O trabalho foi bem sucedido em produzir modelos para os principais equipamentos envolvidos no

processo de fermentação alcoólica e construir e simular uma destilaria autônoma de etanol

envolvendo as etapas de recepção da cana-de-açúcar, extração e preparo do caldo, concentração do

mosto, fermentação e destilação. A destilaria foi simulada tomando como base de cálculo o

processamento de 500 toneladas por hora de cana-de-açúcar com teor de sacarose de 13% em massa.

O processo em batelada alimentada, implementado com um sistema de seis fermentadores em

paralelo, produziu 27,9 t/h de etanol hidratado a 93,5% em massa e 360,2 t/h de vinhaça. O processo

contínuo estacionário, implementado com um sistema de quatro fermentadores em série, produziu

30,1 t/h de etanol hidratado a 93,5% em massa e 283,3 t/h de vinhaça. Nenhum dos processos, no

entanto se encontra otimizado neste estágio do trabalho, tendo sido observada uma produtividade de

4,40 kg/m³·h para a operação batelada alimentada e 7,70 kg/m³·h para a operação contínua em regime

estacionário. Futuros trabalhos podem avaliar diferentes condições operacionais com vistas a otimizar

a operação da planta.

Área temática: Simulação, Otimização e Controle de Processos 6

5. NOMENCLATURA

C Concentração (kg/m³) r Velocidade de reação (kg/m³·h)

Cp* Concentração crítica de etanol (kg/m³) t Tempo (h)

F Vazão (kg/h) V Volume (m³)

M Massa (kg) YX/P Coeficiente global de

rendimento células/produto

kD Constante de morte celular (h-1

) YX/S Coeficiente global de

rendimento células/substrato

kI Constante de inibição pelo substrato

(kg/m³)

µ Velocidade específica de crescimento

celular (h-1

)

kS Constante de meia velocidade (kg/m³) µmax Constante de velocidade de crescimento

celular (h-1

)

5.1. Lista de subscritos

i Substância química qualquer s Valor de saída

e Valor de entrada S Substrato

P Etanol X Biomassa celular

6. AGRADECIMENTOS

Os autores agradecem à CAPES e à FAPESP pelo apoio financeiro.

7. REFERÊNCIAS

CONAB (Companhia Nacional de Abastecimento). Acompanhamento da safra brasileira – cana-de-

açúcar. 2013. <http://www.conab.gov.br/OlalaCMS/uploads/arquivos/13_04_09_10_30_34_boletim

_cana_portugues_abril_2013_4o_lev.pdf>. [Online;acessado em 30 de setembro de 2013].

DIAS, M. O. S.; JUNQUEIRA, T. L.; JESUS, C. D. F.; ROSSELL, C. E. V.; MACIEL FILHO, R.;

BONOMI, A. Improving second generation ethanol production through optimization of first

generation production process from sugarcane. Energy, v. 43, n. 1, p. 246–252, 2012.

Área temática: Simulação, Otimização e Controle de Processos 7

EPE (Empresa de Pesquisas Energéticas). Balanço energético nacional – Resultados preliminares,

ano base 2011. Ministério de Minas e Energia. 2012. <https://ben.epe.gov.br/downloads/Resultados

_Pre_BEN_2012.pdf>. [Online; acessado em 15 de maio de 2013].

FURLAN, F. F.; COSTA, C. B. B.; FONSECA, G. C.; SOARES, R. P.; SECCHI, A. R.; CRUZ, A. J.

G.; GIORDANO, R. C. Assessing the production of first and second generation bioethanol from

sugarcane through the integration of global optimization and process detailed modeling. Computers &

Chemical Engineering, v. 43, p. 1 – 9, 2012.

GHOSE, T. K.; TYAGI, R. D. Rapid ethanol fermentation of cellulose hydrolysate. ii. product and

substrate inhibition and optimization of fermentor design. Biotechnology and Bioengineering, Wiley

Online Library, v. 21, n. 8, p. 1401–1420, 1979.

PALACIOS-BERECHE, R.; MOSQUEIRA-SALAZAR, K. J.; MODESTO, M.; ENSINAS, A. V.;

NEBRA, S. A.; SERRA, L. M.; LOZANO, M. A. Exergetic analysis of the integrated first- and

second-generation ethanol production from sugarcane. Energy, v. 62, n. 0, p. 46 – 61, 2013.

RFA (Renewable Fuel Association). Acceletaring industry innovation – 2012 ethanol industry

outlook. 2012. <http://ethanolrfa.3cdn.net/d4ad995ffb7ae8fbfe_1vm62ypzd.pdf>. [Online; acessado

em 1 de outubro de 2013].

SOARES, R. P., SECCHI, A. R. EMSO: A new environment for modelling, simulation and

optimisation. Computer Aided Chemical Engineering. Volume 14, Issue C, 2003, Pages 947-952

DOI: 10.1016/S1570-7946(03)80239-0

UNICA (União da Indústria de Cana-de-Açúcar). Estimativa da safra 2013/2014.abril 2013.

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maio de 2013].

Área temática: Simulação, Otimização e Controle de Processos 8